文档介绍：采用模糊推理系统优化道路路线
采用模糊推理系统优化道路路线
摘要:研究项目的总体目标旨在探索综合基础设施以及交通干线的土地使用规划中的交通走廊。考虑到环境影响,交通路线的选择必须处理当前以及先前存在的条件的敏感性。虽然可以将标准分析用于解决此类性质的问题,但是它们并未在定量基础上定义一个客观方式,将一些重要但是通常在本质上不可预测的参数考虑在内。随着系统变得日益复杂,模糊逻辑成为一个更有效的模型。在初步设计阶段,模糊推理系统促进了决策。与效益与成本分析相比,此决策更加完善。在本研究中,结合决策中的工程设计、社会、环境和经济因素,对备选的路线方案进行了考虑。研究了一个用于分析不同的案例研究的一般方法。该方法可以用来证明公路线形的选择对环境的影响分析研究。
关键词:模糊逻辑、道路布局方案、环境成分、土地敏感性
中图分类号:TU997文献标识码: A

1. 引言
典型的多目标决策问题包括道路设计者需要根据重要标准从一系列可能备选方案中选出一个备选方案。对于一条新公路而言,在选取一条最低成本的路线同时,还需满足一系列设计约束条件,如:曲线半径、限制坡度和视距要求。因为在公路设计优化中考虑到的许多成本都对地形非常敏感,所以可将地理信息系统用于获取这些成本。地理敏感成本主要涉及到权利的方式、土方工程以及环境参数(Jha和Schonfeld, 2000)。
关于新的交通基础设施导致的复杂环境影响,可采用模糊逻辑进行正确建模。
加州大学伯克利分校的Lotfi Zadeh教授于1965年提出了模糊逻辑和集合理论。虽然模糊逻辑和概率逻辑非常类似,但是不同之处在于设定的真实度而并非概率的可能性。随着系统变得越来越复杂,模糊逻辑变成一个更加有效的模型。在初步设计阶段,模糊推理系统促进了决策。与效益与成本分析相比,此决策更加完善。
模糊推理就是采用模糊逻辑绘制一个从给定的输入到输出映射的过程。然后,此映射会为决策或者识别模式提供一个依据。模糊推论过程包括隶属函数、逻辑运算【比如规则】法则的所有元素。本研究采用了Mamdani类型的FIS规则(Mamdani和Assilian, 1975)。

模糊推论系统已被成功用在某些领域中,如:自动控制、数据分类、决策分析、专家系统和计算机图像。由于模糊推论系统包含了各种学科,所以它有各种名字,如基于模糊规则的系统、模糊专家系统、模糊建模、模糊联想记忆、模糊逻辑控制器以及简单(隐约)模糊系统。
最著名、最常用的模糊系统为Mamdani方法系统,其带有最大-最小型或最大乘积型推论。最大合成系指推断的模糊子集的集合体。最小合成为T模算子,将其用作推理规则(Mamdani和Assilian, 1975)。从数学形式观点来看,最小合成非常方便。因此,将其用于代表基于Mamdani类型推理的模糊系统中的【若…,则…】法则。
2. 问题陈述
许多简单的决策过程是基于单个目标,如将成本减至最低。通常必须在复杂的多环境中做决定,在这些复杂的环境中,至少有一个目标函数会对问题进行限制。公路开发工程通常包括五个阶段:规划、初步设计、详细设计、审查通过及施工。过去提出的一些模型为公路工程设计中的最佳决策提供了根本的概念步骤,尤其是针对高速公路扩建以及修复决策,这些决策对于受制于不确定因素的公路系统而言十分必要。
交通基础设施中的经典成本效益分析的两个主要限制分别为:a)以货币形式评估项目的所有影响,以至于在社会与环境方面占上风时,该方法一点也不恰当;以及b)总净收益最大化并不会表明决策对不同目标以及参与的不同社会群体的影响(Colorini等人1999)。
交通与土地使用之间有相互联系,而公众与当地决策者通常并未意识到这种联系。他们通常让代理负责解决由于当地和地区土地使用决策以及优先发展模式导致的交通问题。然而,几个州已经对土地使用和交通决策以及与当地和地区代理的合作进行了突击调查。近期研究项目的目标旨在确定并探索综合交通以及运输走廊规划中的创新点,重心在于一些特定实践,可将这些实践转移至其它地方(Rooney等人,2010)。
从监管的立场上已确定出:越来越需要设计者意识到土木工程中的可持续开发的重要性(Wil letts等人,2010)。人们日益将环境指标用于评估交通的可持续性以及促进决策。然而,环境指标的潜在用户面临着大量指标集,这些指标在其科学依据以及实际应用性中有很大区别。需要寻求一些方法,从而帮助决策者根据不同目的选择适合的指标集(Joumard 等人,2011)。

在先前的一系列研究中,方法强调的都是避免不利影响以及认为道路可以促进经济发展。在这项研究中,结合工程因素、社会因素、环境因素和经济因素对备选路线方案进行了考虑。为选取最佳路